Covid-19 and house prices in the UK: what can be learned from web-scraping data?[Covid-19 et prix immobiliers au Royaume-Uni : quels enseignements des données extraites d’Internet (web-scraping) ?]

Official statistics on the housing market generally provide aggregated and/or lagged data. In addition, a lot of freely accessible granular information can be collected in real time from real estate websites using web-scraping techniques (automated retrieval of Internet data). Using the United Kingdom as an example, this article illustrates the value of a daily, granular and real-time database, particularly for analysing the behaviour of sellers. These data confirm that during the first lockdown period, activity stalled and sellers adopted a wait-and-see attitude. The granular approach also reveals significant regional differences: while advertised prices were stable or even increased after the first lockdown in more rural areas, they declined continuously in London. Les statistiques officielles sur le marché immobilier fournissent en général des données agrégées et/ou retardées. En complément, de nombreuses informations granulaires, librement accessibles en temps réel sur les sites d’annonces immobilières, peuvent être récupérées grâce à des techniques de web-scraping (récupération automatisée de données sur Internet). En s’appuyant sur l’exemple du Royaume-Uni, cet article illustre l’intérêt d’une base de données quotidiennes, granulaires et disponibles en temps réel, notamment pour l’analyse du comportement des vendeurs. Ainsi, ces données confirment, pendant la première période de confinement, un gel de l’activité et un attentisme des vendeurs. L’approche granulaire signale en outre de grands écarts entre les régions : alors que les prix affichés ont été stables, voire ont augmenté après le premier confinement dans les régions plus rurales, ils ont enregistré un déclin continu à Londres.